Ein kürzlich bekannt gewordener Fall offenbart problematische Praktiken bei der Anwendung von Künstlicher Intelligenz im Online-Glücksspielsektor. Der Sportwettenanbieter Draftkings soll ein KI-Modell entwickelt und eingesetzt haben, das gezielt vulnerable Spieler identifiziert, die Verluste erlitten haben, und diese mit personalisierten Bonusangeboten verleitet, erneut zu spielen. Das Vorgehen beschleunigt einen ethisch fragwürdigen Prozess, der Spielsucht fördern kann.

Das KI-Modell funktioniert nach folgendem Schema: Es analysiert Spielverhalten und identifiziert Nutzer, die gerade Geld verloren haben. Diese Spieler erhalten dann automatisch generierte, personalisierte Angebote, wie Bonusguthaben oder Freiwetten, die sie ermutigen, neu zu wetten. Dies ist nicht einfach eine Standard-Marketing-Massnahme, sondern gezielt auf psychologische Schwachstellen ausgerichtet. Spieler, die gerade verloren haben, sind oft in einem Zustand, in dem sie Verluste wieder ausgleichen wollen, was zu riskanteren Wettentscheidungen führt.

Dieses Vorgehen wird besonders problematisch, wenn es vulnerable Spieler betrifft, insbesondere solche mit Spielsuchtrisiko. Regulatoren und Spielerschützer kritisieren solche Praktiken, da sie das Ziel der "Spielerschutzrichtlinien" untergraben. Viele Jurisdiktionen haben Regeln, die Online-Glücksspielanbieter verpflichten, spielsuchtprävention zu unterstützen, nicht sie zu fördern.

Für Unternehmen und KMUs ist dieser Fall ein warnendes Beispiel: KI-Systeme können zur Optimierung von Geschäftsmetriken wie Nutzerbindung eingesetzt werden, aber dabei darf nicht ausser Acht gelassen werden, dass solche Systeme auch schaden anrichten können. Unternehmen haben eine ethische und zunehmend auch rechtliche Verantwortung zu prüfen, ob ihre KI-Anwendungen vulnerable Gruppen ausnutzen.

Regulatoren weltweit entwickeln Regeln für ethische KI-Nutzung. Organisationen, die KI-Systeme einsetzen, sollten diese proaktiv evaluieren, insbesondere wenn personalisierte Empfehlungen oder Angebote an Nutzergruppen gerichtet werden. Eine gute Praxis ist die Dokumentation von KI-Modellen und deren Auswirkungen sowie die Einbeziehung von Ethik-Reviews in die Entwicklung von KI-Systemen.